En qué es buena la IA y dónde tropieza
La IA es rápida con código repetitivo, explicando código desconocido, sugiriendo enfoques y escribiendo primeros borradores. Tropieza en detalles exactos de APIs, versiones de bibliotecas, casos límite, seguridad y todo lo que depende de tu sistema. Un código que parece correcto puede fallar en ejecución o abrir una vulnerabilidad.
La guía
1. Léelo antes de ejecutarlo
Si no puedes explicar qué hace cada parte, no estás listo para publicarlo. Pide al modelo que recorra la lógica y compara su explicación con el código.
2. Ejecútalo y escribe una prueba
Ejecútalo con entradas normales y luego con casos límite: vacío, muy grande, mal formado, tipos inesperados. Añade una prueba que habría fallado si el código estuviera mal.
3. Verifica las APIs y las versiones
Comprueba cada llamada a bibliotecas en la documentación oficial de la versión que usas. Los modelos pueden inventar funciones o usar otras eliminadas (ver fecha de corte). Comprueba que cada dependencia existe, que es la que quieres y que el nombre no es un typosquatting.
4. Revisa la seguridad de forma explícita
Revisa el tratamiento de entradas, la autenticación, los secretos, las inyecciones, el acceso a archivos y a la red. Pide a un segundo modelo que revise el código buscando vulnerabilidades y compáralo con tu propia lectura.
5. Compara enfoques entre modelos
Envía la misma tarea a varios modelos. Donde los enfoques coinciden, tienes una solución convencional. Donde difieren (otro algoritmo, otra biblioteca, otro compromiso), lee ambos: la diferencia suele ser una decisión de diseño real que te corresponde.
6. Mide el coste de equivocarse
Un script que ejecutas una vez es de bajo riesgo. El código que maneja pagos, datos personales, infraestructura o sistemas ajenos merece revisión humana, una prueba en preproducción y un plan de vuelta atrás.
Qué le corresponde a una persona
El código sensible para la seguridad, las migraciones de esquema y de datos, todo lo que toque datos de producción, las decisiones de arquitectura y la aprobación final antes de fusionar.
Pruébalo con tu propia pregunta
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Preguntas frecuentes
¿Es fiable el código de IA si se ejecuta? No siempre. Ejecutarse sin error no significa que sea correcto para todas las entradas, seguro o mantenible. Prueba los casos límite y revísalo.
¿Por qué inventan funciones los modelos? Generan código verosímil a partir de patrones, y pueden producir llamadas que parecen correctas pero no existen en tu versión de la biblioteca.
¿Sirve pedir código a varios modelos? Sí. El acuerdo muestra la solución convencional, y las diferencias señalan una decisión de diseño o un posible error que examinar.